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DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

出典の説明(英語)

DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...

概要

モデル仕様

コンテキスト
163,840 tokens
最大出力
65,536 tokens
アーキテクチャ
text->text
トークナイザー
DeepSeek
知識カットオフ
2025-07-31
モデレーション
いいえ
OPENROUTER

料金の詳細

OpenRouterと同期した料金です。トークン料金は100万トークン単位です。

入力
$0.27
100万トークンあたり
出力
$0.41
100万トークンあたり
API

モデル設定

既定パラメータ

temperature
0.6
top_p
0.95

推論

推論の必須設定
いいえ
既定パラメータ
いいえ
API

クイックスタート

ローカルにOPENROUTER_API_KEYを設定してください。Pythonにはrequestsが必要です。JavaScriptはNode.jsで実行し、キーはサーバー側で管理してください。

APIドキュメント

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v3.2-exp","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
機能とモダリティ

入力出力

入力
text
出力
text
推論

いいえ

API

対応APIパラメータ

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
利用可能なプロバイダー

3 プロバイダー

確認日: 2026年9月21日

OpenRouterでプロバイダーを見る

可用性、遅延、スループット、ルーティングは常時変化します。最新情報は出典ページで確認してください。

OpenRouter

SiliconFlow

fp8
コンテキスト
164K
最大出力
147K
入力
$0.27
出力
$0.41
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

AtlasCloud

fp8
コンテキスト
164K
最大出力
147K
入力
$0.27
出力
$0.41
キャッシュ読込
$0.27
キャッシュ書込
情報なし

Novita

fp8
コンテキスト
164K
最大出力
66K
入力
$0.27
出力
$0.41
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし
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4 モデル

すべてのモデル
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.15出力: $0.6100万トークンあたり
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

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1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.112出力: $0.336100万トークンあたり
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

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1.0M
入力
text · image
出力
text
入力: $0.22出力: $0.66100万トークンあたり
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DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813 is a large-scale mixture-of-experts model from DeepSeek. This is the GA release of DeepSeek V4 Pro.

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1.0M
入力
text
出力
text
入力: $0.4987出力: $1.4961100万トークンあたり
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